Bu çalışmada,
İstanbul Büyükşehir Belediyesine ait meteoroloji verileri ile sıcaklık, nem, rüzgar, yağış gibi değişkenler sayesinde hissedilen sıcaklık tahmin etmeyi amaçladım. Normalde kendine ait bir formülle hesaplanan hissedilen sıcaklığı, bahsi geçen sıcaklık - nem - rüzgar - yağış özellikleriyle makineyi eğiterek oluşturduğum modeller sayesinde tahmin etmeye çalıştım.
Temizliğini ve incelemesini yaptığım Ocak, Şubat, Temmuz ayları veri setlerinde daha sonra XGBoost ve Lineer regresyon modellerini kullanarak isabetli denebilecek sonuçlar elde ettim.
Daha fazla detay veya karşılaştığım sorunlara ve çözümlere ilişkin açıklamalar ilgili Jupyter Notebook dosyasında bulunmaktadır.
Kaynaklar:
https://www.accuweather.com/en/weather-news/how-we-calculate-real-feel-temperatures/189005
https://www.acurite.com/learn/glossary/feels-like-temperature
https://www.toppr.com/guides/physics-formulas/heat-index-formula/
https://www.wpc.ncep.noaa.gov/html/heatindex_equation.shtml
https://www.theweatherprediction.com/habyhints3/966/
https://miro.medium.com/max/9000/1*2c21SkzJMf3frPXPAR_gZA.png
